CBPE와 DLE 워크플로
NannyML은 scikit-learn과 유사하게 모델의 기술적 성능을 추정할 수 있는 반복 가능한 워크플로를 제공한다는 점을 기억하세요.
제공된 의사 코드(pseudo-code)를 순서대로 배열하여 CBPE 알고리즘의 초기화, 성능 추정, 그리고 결과 시각화 과정을 나타내 보세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
NannyML은 scikit-learn과 유사하게 모델의 기술적 성능을 추정할 수 있는 반복 가능한 워크플로를 제공한다는 점을 기억하세요.
제공된 의사 코드(pseudo-code)를 순서대로 배열하여 CBPE 알고리즘의 초기화, 성능 추정, 그리고 결과 시각화 과정을 나타내 보세요.
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